Evolution of future extreme drought frequency in two climate model large ensembles
Notice bibliographique
Résumé
<p>Recent studies project a significant increase in drought frequency over most continents over the 21<sup>st</sup> century. However, few studies have specifically looked at extreme droughts, defined here as having a return period larger than 20 years. In this work, two large climate model ensembles, the 50-member Canadian Earth System Model (CanESM2) and the 40-member Community Earth System Model (CESM1), both under the RCP8.5 scenario are used to project the evolution of the extreme drought frequency in the near (2036-2065) and far future (2070-2099) relative to the 1980-2009 historical period. The use of a large ensemble allows for a robust estimation of the frequency of very large droughts. Frequency changes for the 2, 20 and 100-year droughts were computed.</p><p>Extreme meteorological droughts were globally assessed using the short-term (1-month) and long-term (24-month) Standardized Precipitation Index (SPI). Extreme hydrological extreme droughts were assessed by the 1-month Streamflow Drought Index (SDI), using a lumped hydrological model on 5797 North American catchments to transform climate model outputs into catchment streamflows.</p><p>Results show that both climate models project increases of extreme meteorological drought frequency over many of the world’s regions, with a typical two or three-fold increase. The spatial distribution of regions with increasing meteorological drought frequency mostly matches those projected changes in future mean annual precipitation. Changes in future extreme hydrological droughts are dramatically more severe than for meteorological droughts, with up to a 27-times increase in frequency for the 100-year hydrological droughts, outlining the large impact of temperature change. The frequency change is the largest for the 100-year compared to the 2 and 20-year hydrological droughts.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».